1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着信息技术的飞速发展和全球范围内对安全需求的日益增长，生物特征识别技术作为一种可靠、便捷的身份验证手段，在安防、金融、医疗等领域展现出巨大的应用潜力。
在众多生物特征识别技术中，虹膜识别以其独特的优势备受关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
虹膜识别作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来在国内外都取得了长足的进步，但也面临着一些挑战。
1. 国内研究现状
我国在虹膜识别领域起步相对较晚，但近年来发展迅速，在虹膜图像采集、识别算法等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要围绕虹膜识别的关键技术展开，包括虹膜图像预处理、特征提取、识别算法等方面，并最终实现一个完整的虹膜识别系统。
1. 主要内容
1.虹膜图像预处理:研究虹膜图像的采集方法，包括硬件设备选取、图像分辨率、光照条件等，获取清晰的虹膜图像。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展虹膜识别的研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外有关虹膜识别的相关文献，包括期刊、会议论文、专著等，了解虹膜识别的发展历史、研究现状、主要技术路线和最新研究成果，为本研究提供理论基础和方向指导。
2.算法设计与实现阶段：根据文献调研结果，选择合适的虹膜图像预处理算法、特征提取算法和识别算法，并进行改进和优化，以提高识别系统的性能。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新性成果:
1.改进虹膜图像预处理算法:针对现有虹膜定位算法在复杂环境下鲁棒性不足的问题，研究基于深度学习的虹膜定位算法，提高算法在光照变化、遮挡等情况下的鲁棒性。
2.优化虹膜特征提取方法:针对现有虹膜特征提取方法效率较低的问题，研究基于深度学习的虹膜特征提取方法，提取更具discriminative的特征，提高识别精度和效率。
3.构建高效的虹膜识别系统:结合软硬件技术，设计并实现一个高效、稳定的虹膜识别系统，并在实际应用场景中进行测试和评估，验证系统的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘祎,朱勇,王智文,等.虹膜识别技术综述[J].计算机应用研究,2022,39(04):977-984 1039.
2.张慧,王泳,邓伟.基于深度学习的虹膜识别算法综述[J].计算机工程与应用,2022,58(15):13-23.
3.张丽,张艳.基于深度学习的虹膜识别研究进展[J].计算机科学,2022,49(S1):41-47.
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